[发明专利]一种异常数据的识别方法

权利要求书

1.一种异常数据的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：建立数据数学模型，数据符合正态分布：

X～N(μ,σ²) (1)

其中，X表示数据集，μ表示数据均值，σ²表示数据方差；

S2：计算格拉布斯检验法的参考值x_c1，x_c2，其中：

按式(2)计算格拉布斯检验法的参考值x_c1：

其中β₁和γ满足以下条件：

β₁+γ＝2 (3)

其中，β₁为样本平均值的权值；为样本平均值；γ为样本众数的权值；z为样本众数；

按式(4)计算格拉布斯检验法的参考值x_c2：

β₂和满足以下条件：

其中，β₂为样本平均值的权值；为样本平均值；为样本中位数的权值；m为样本中位数；

S3：按式(6)确定格拉布斯检验法标准化顺序统计量G_i：

η和ι满足以下条件：

η+ι＝1 (7)

其中，x_i为当前检测值；x_c为参考值；n为样本总量；η为参考值x_c1的权值；ι为参考值x_c2的权值；x_j为来自总体X的样本X₁,X₂,…X_n；

S4：选定格拉布斯检验法为检验统计方法，计算x_i的统计量G_i；

S5：确定显著性水平α及临界值G(n,α)，根据|G_i|的大小判断x_i是否为异常数据；

S6：结束。